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Pesquisa de filmes com API de Gemini, pesquisa de vetores mongodb e interface de usuário streamlit

Descrição:

Este projeto implementa um aplicativo de pesquisa de filme que alavanca o poder de:

• API do Google Gemini: Para uma geração de incorporação de vetores eficientes, capturando o significado semântico das parcelas de filmes.
• Pesquisa de vetor do MongoDB: recuperar filmes com gráficos semanticamente semelhantes à consulta de pesquisa de um usuário.
• Streamlit: para criar um aplicativo web fácil e fácil de usar.

Características:

• Os usuários podem inserir uma consulta de pesquisa para filmes.
• O aplicativo usa a API Gemini para gerar uma representação vetorial da consulta.
• Em seguida, ele executa uma pesquisa vetorial no MongoDB para encontrar filmes com incorporações semelhantes de plotagem.
• A interface do usuário exibe detalhes dos filmes recuperados, incluindo título, resumo da plotagem (se disponível) e, opcionalmente, os pôsteres (se os URLs estiverem presentes nos dados).

Requisitos:

• Python 3.x
• Bibliotecas necessárias:
  • google-generativeai (para API Gemini)
  • pymongo (para interação MongoDB)
  • streamlit (para desenvolvimento de aplicativos da web)

Instalação:

1. Clone este repositório.
2. Crie um ambiente virtual (recomendado):

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # Windows: envScriptsactivate.bat

3. Instale as bibliotecas necessárias:

   pip install google-generativeai pymongo streamlit

Configurar:

1. Configure a API de Gemini:
   • Obtenha um projeto do Google Cloud e ative a API Gemini.
   • Crie uma chave da API e defina a variável de ambiente GOOGLE_API_KEY de acordo.
2. Conecte -se ao MongoDB:
   • Configure um banco de dados MongoDB com uma coleção contendo dados do filme. A coleção deve incluir documentos com campos como title , plot (para pesquisa vetorial) e poster opcionalmente (para exibição de imagens).
   • Substitua os espaços reservados em connection_string.py pela sua sequência de conexão MongoDB e nomes de banco de dados/coleta.

Uso:

1. Execute o aplicativo:

   streamlit run movie_recs.py

2. Digite uma consulta de pesquisa no campo de entrada de texto e pressione "Enter".
3. O aplicativo exibirá uma lista de filmes que correspondem a sua consulta semanticamente, juntamente com os detalhes deles.